第9章
QC手法之活用
問75 使用新QC七大手法會比使用舊QC七大手法高明嗎？
沒有什麼新舊之分，更不能說使用什麼手法比較高明，這就好像說，使用鋸子好還是使用鐵錘好一樣，是沒辦法比的，依使用的情況、目的而定。
1. Q7與N7
QC七大手法指的是：查檢表、層別法、柏拉圖、特性要因圖、推移圖、散布圖以及直方圖，都是用在數字資料的解析，而新QC七大手法指的是：係統圖法、矩陣圖法、關聯圖片、KJ法、箭頭圖法、PDPC法及矩陣數據解析法，主要是用在語言資料的解析上。所謂數字資料就是有數字、數據的，如：
· 不良數有7個；
· 設備有25台；
· 缺席有4人；
· 長度為100公分；
· 重量為200公斤；
· 客訴有8次。
有的是計量值，有的是計數值，但都是有數據的，要解析這些時，使用QC七大手法就非常方便有效。
2. N7是使用在語言資料上，而語言資料，就是所得到的資料是文字，而非數據，當大家在開會討論事項時，大家會提出一些意見，如：
· 員工自覺性差；
· ISO不落實；
· 主管的領導力不強；
· 部門內部協調不好；
· 太本位；
· 敬業精神不夠；
· 任務、職務不明確；
· 多頭馬車。
以上稱之為語言資料，這些資料沒有數字數據，但確實是造成問題的原因或結果，沒辦法用柏拉圖、直方圖來解析。
就以“部門間太本位”來講吧，就是語言資料，不是數據資料，因為很難用數據來表示，我們很難問出：請問太本位多大？太本位多重？但太本位確實是部門間存在的問題，也確實會影響團隊協力及其合作性，當然就會影響到效率，非加以解決不可，諸如此類的語言資料，就可以采用新QC七大手法來處理了，如采用係統圖法、關聯圖法或KJ法等，同樣可以找到關鍵的真因以及有效的對策。
這是日本科學技術連盟於1978年前後推出，在QCC活動中被應用者有係統圖、關聯圖、KJ法、矩陣圖，但真正的威力是被用在高層主管們對問題或課題的討論上，尤其是研究開發部門，在開發新產品時，常會使用QFD法，即所謂的品質機能展開法，此時就會很廣泛地用到係統圖及矩陣圖，其他如PDPC，箭頭圖法在TQM、策略方針管理上都有極大的貢獻。
問76 查檢表主要的目的是什麼？
應如何設計查檢表？
查檢表與點檢表有何不同？
1. 查檢表有兩類
查檢表主要有兩大類：一種叫點檢用查檢表；一種叫記錄用查檢表，前者也被稱之為點檢表。所謂點檢表，就是先設計一些必須要點檢的項目，然後在規定的時間去一一點檢，將點檢的結果登記在表內，其主要目的就是不會忘記點檢（查看）某項目的狀況，更可將其點檢的狀況記錄下來，作為改善或日後分析之用，各位讀者注意一下，5S做得好的公司，廁所一般都掛有廁所清潔的點檢表。
點檢表很好用，除了在工作場所使用之外，在日常生活也很有用，筆者每次要搭飛機旅行的前一晚，一定製定一張點檢表，首先寫一些“必須要攜帶或注意的事項”，如下表，在出發之前，一一點檢並作記號，一切沒問題了才出發，保證不會忘東忘西，一路平安。
另外一種是用來記錄數據，就如醫生看病人，在開處方前，一定要先量一些數據資料，如體溫、血壓、身高、體重等，並將量測所得的數據，記錄在一張表上，這個表在醫學上稱為病曆表，記錄在表上並留存在醫院診所裏，以後，隻要這個人身體不舒服，到這家醫院診所來，醫生隻要調出其病曆表，馬上知道這位病人的病史，過去治療的方式等等，對其診斷非常有幫助。
品管圈活動也是大同小異，雖不是醫治病人的大夫，但也是改善或解決現場問題的“大夫”，在改善某主題前，也會對現狀作調查，收集一些必需的數據，並記錄在表上，這個表就稱之為查檢表。
2. 查檢表的設計
今以“茶杯不良的改善”為主題，舉例說明其查檢表的設計。
首先在不良項目框內先寫好一些茶杯的不良現象，如外觀不良、色差等等，這些項目可到檢驗站與檢驗人員討論得知，表的底部應有其他項，合計不良數、檢查數、不良率等，而表的最右端一般會有合計欄，中間就是查檢記錄用，應查檢幾天，是依實際狀況定之，就以上表言之，9月1日共查檢了200個茶杯，發現外觀不良有2個，色差有4個，破裂有2個，其他不良有一個，合計不良數共12個，因此不良率為6.0%，如果現場管理不會太差，一般言之，隻要收集6～10天，就可以掌握其不良的狀況，當然如有必要，也可將收集天數增加，總之，收集數據的目的是分析、解析，作進一步尋找真因、下對策之用。至於不良與缺點不同的問題，限於篇幅，容後再討論。
問77 層別法是什麼？其目的為何？
收集數據一定要收集層別的數據嗎？
1. 層別法的想法
層別法是QC七大手法之一，對問題的分析與改善甚有幫助，應好好活用它，層別法就是對某個準備解決的問題，依調查方向的需要，收集不同角度所獲得的數據，再將此數據整理分析比較，以便掌握其關鍵點，進而對症下藥，一般在設計查檢表時，均會考慮到層別的想法。讓我們看看下表吧
從這個表的數據，我們可以知道每日的不良率，也可以知道這幾天的平均不良為5.8%，換言之，檢查100個製品，約有5.8個不良品之意，可從每日的不良率數據得知：
· 不良率的變化是越來越高或會越來越低？
· 或是形成一種穩定的狀態。
但是，如果上司或某人問道：“請問，是怎麼樣的不良現象呢？是哪一種不良現象占多數呢？”或是說：“應從哪個方向來切入改善解決呢？”此時，是沒辦法作回答的，因為這個表的數據並沒有考慮層別，當然就無法做進一步的分析，反之，如果當初設計查檢表時，就有考慮到層別的想法，先將一些可能的不良現象放入在表的左端，如外觀不良、色差、破裂或其他等，那麼收集到的數據就叫有層別的想法，即所謂“層別數據”，可繼續作分析，再透過柏拉圖分析，就理解造成不良項目有哪些，又哪個現象占最多，關鍵點在哪裏，更可依80/20法則找到切入點，這種層別數據就比無層別的數據可獲得更多的資料，當然，收集層別數據是要花一點心力的。
2. 收集數據要先明確其目的